本文關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法

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【摘要】：聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題(The joint replenishment problem ERP)，是指在同一供應(yīng)商處采購(gòu)多種貨物，對(duì)不同周期的不同貨物進(jìn)行調(diào)度的策略問(wèn)題，好的采購(gòu)策略能提高庫(kù)存管理效果和節(jié)約成本。在實(shí)現(xiàn)生活中，企業(yè)受到外界各種因素的影響，在聯(lián)合補(bǔ)充的過(guò)程中需求量或者采購(gòu)周期往往會(huì)產(chǎn)生波動(dòng)，為了降低企業(yè)的額外無(wú)用消耗，模糊聯(lián)合問(wèn)題就因運(yùn)而生，，問(wèn)題的解決也變得迫在眉睫。隨著生產(chǎn)生活的需要，企業(yè)需要面對(duì)各種各樣的聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題，機(jī)器學(xué)習(xí)和ERP相結(jié)合，解決了專(zhuān)家算法中供應(yīng)鏈中的知識(shí)獲取問(wèn)題。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的重要算法之一，它是通過(guò)不斷與環(huán)境交互從而改進(jìn)本身的策略。 首先，研究單一供應(yīng)商條件下需求為模糊變量的聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題，需求量為模糊變量，列出其隸屬函數(shù)，通過(guò)梯形模糊數(shù)求解目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)模糊隸屬度求出目標(biāo)函數(shù)，即各產(chǎn)品的補(bǔ)充周期；通過(guò)各個(gè)產(chǎn)品的最佳補(bǔ)充周期確定對(duì)應(yīng)的基本補(bǔ)充周期長(zhǎng)度。通過(guò)對(duì)需求模糊的聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題研究，得到一個(gè)每次行動(dòng)后系統(tǒng)獲得的回報(bào)函數(shù)并通過(guò)學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行處理，最終求解出的函數(shù)為最小化訂貨成本。 其次，研究聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)離散問(wèn)題的研究，從而解決無(wú)模型情況下的聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題。將聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q策問(wèn)題，進(jìn)而使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決策略問(wèn)題。依據(jù)半馬爾可夫理論，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，對(duì)供應(yīng)鏈中聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題進(jìn)行無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)，每種貨物的基本周期作為初始狀態(tài)，由馬爾可夫決策鏈，通過(guò)行為和轉(zhuǎn)移概率計(jì)算出聯(lián)合補(bǔ)充的Q值，參數(shù)選取原則與結(jié)束條件，最后通過(guò)實(shí)例的驗(yàn)證證明算法的有效性與實(shí)用性。 最后，將本文研究的學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于一套進(jìn)銷(xiāo)存系統(tǒng)中，系統(tǒng)使用SSH框架，使用Java開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)庫(kù)采用Mysql。經(jīng)銷(xiāo)存系統(tǒng)中包括商品管理、采購(gòu)管理、商品運(yùn)輸、倉(cāng)庫(kù)管理、基礎(chǔ)維護(hù)這五大模塊。通過(guò)測(cè)試驗(yàn)證，證明了本文模型算法在實(shí)際中的實(shí)用性。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F274;TP18

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